【摘 要】
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根据深圳市2015年1月1日～2019年12月31日的无空缺逐日供水序列,运用自适应矩估计(AME)+最小二乘(LS)求解模型,利用自发式遗传算法(SGA)和离散小波变换(DWT)解决模型局部最优解及高频分量的过滤问题,并在图形处理单元(GPU)上训练模型,并进行滚动预测.结果表明,SDBiLSTMR模型的泛化能力较强,长期预测的均方误差(MSE)较小,纳什系数(NSE)较高,模型稳定性及可靠性强,最接近无偏估计,且在GPU上的训练时间比中央处理单元(CPU)有明显提升.研究解决了长短时记忆(LSTM)在
【机 构】
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华北水利水电大学水利学院,河南 郑州 450046;中国水利水电科学研究院水资源管理研究室,北京 100038;中国水利水电科学研究院水资源管理研究室,北京 100038
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根据深圳市2015年1月1日～2019年12月31日的无空缺逐日供水序列,运用自适应矩估计(AME)+最小二乘(LS)求解模型,利用自发式遗传算法(SGA)和离散小波变换(DWT)解决模型局部最优解及高频分量的过滤问题,并在图形处理单元(GPU)上训练模型,并进行滚动预测.结果表明,SDBiLSTMR模型的泛化能力较强,长期预测的均方误差(MSE)较小,纳什系数(NSE)较高,模型稳定性及可靠性强,最接近无偏估计,且在GPU上的训练时间比中央处理单元(CPU)有明显提升.研究解决了长短时记忆(LSTM)在长期预测中泛化能力变差的问题,能给其他时间序列模型提高长期预测精度提供借鉴,具有较强的实用价值.
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基于DFSS理论方法,解决高强钢车身前纵梁Kick-down零件的边缘开裂问题.通过全流程ID-DOV开发,结合大量不同预变形量的扩孔试验数据分析,制定边缘开裂极限评判标准,优化出解决边缘开裂最优的冲压工艺参数.准确预判了原工艺状态下零件边缘开裂的状态,同时优化的工艺方案使边缘应变值下降了25％,零件边缘开裂报废率从15％下降为0,成功解决了边缘开裂的问题.在高强度钢零件的同步成形分析中,要结合最大边缘应变极限评判标准,评价零件成形的边缘应变状态.
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